基于机器视觉的钢轨廓形检测系统设计

安小雪 周燕琼

（1.上海工程技术大学 城市轨道交通学院，上海 201620；2.上海工程技术大学 工程实训中心，上海 201620）

铁路运输是国家交通运输的大动脉，承担着大量的客运和货运任务，它的发展直接影响中国经济的发展。随着铁路事业的快速发展，高速、重载列车运行量的增加，钢轨的磨损也越来越严重，钢轨磨损造成钢轨轮廓尺寸变化，加速了机车车轮的磨损，增加轮轨接触面积，增大运行阻力，加大列车运行过程中事故发生的可能性，减少钢轨和机车的使用寿命。随着现代传感、计算机技术的发展，采用非接触式无损测量方法已成为钢轨廓形检测的主流[1]。本文研究设计一种基于机器视觉的钢轨廓形检测系统，通过硬件外触发和软件多线程并行处理实现多传感器数据采集，然后基于单孔校准的数据拼接方法实现多传感器数据拼接。

1 检测原理

实际的测量过程中，钢轨外观形状比较复杂，激光传感器在一个视角下不能直接检测得到完整的点云数据[2]。因此，该系统对称使用两个激光传感器，如图1所示。检测时两传感器发出的激光光束在轨顶部分尽可能地重合，以保证可以完全覆盖整个轨头和轨腰部分，采集到完整的钢轨轮廓。

由于采集到的数据点集位于两个不同的传感器坐标系下，为了保证数据的完整性，需要对两组测量数据进行拼接处理。拼接思路是获得传感器1坐标系O1和传感器2坐标系O2分别到标定块坐标系O的转换关系，之后将两个传感器的数据对应变换到坐标系O中，即可完成拼接，如图2所示。

图2 双传感器校准原理

图1 钢轨廓形检测原理

坐标转换公式为：

其中，（X1，Y1）为钢轨上某个点在传感器坐标系中的坐标；（X，Y）为该点在标定块坐标系的坐标。

由式（1）可知，要完成线激光传感器的坐标系向标定块坐标系的转换，必须确定传感器坐标系与标定块坐标系坐标原点之间的偏移量（t1，t2）和传感器坐标系绕标定块坐标系的偏转角度θ。

2 硬件设计

由于钢轨磨耗值不可能在很短一段距离内发生很大变化，因此每隔一定间距采样一次数据即可。相机在采集图像时可以处于内部控制模式或外部触发模式。内部控制模式下，如果列车行驶速度变化，会造成拍摄的间距发生变化[3]。轨道测量以空间分布，需要实现等空间距离的采样，故采用外部触发模式。

欧姆龙E6B2-CWZ3X增量式传感器能根据轴的旋转位移量，输出脉冲列。其方式是通过其他计数器，计算输出脉冲数，通过计数检测旋转量。

外触发控制模块将一个增量式旋转光电编码器安装于车辆轮对的轮轴上，光电编码器随着轮轴旋转而产生脉冲信号，经过脉冲记数，可计算出列车运行的相对距离和车速。考虑到列车有正反2个运行方向，这要求光电编码器需具备A、B两相输出功能。利用单片机STC89C52的2个外部中断源，分别采集编码器的A、B两相电平脉冲，通过检查A、B相脉冲的发生时间可以判断列车的运行方向，触发流程图如图3所示。

图3 外触发控制模块

3 软件设计

钢轨廓形检测软件主要包括上位机与传感器通讯模块、数据预处理模块以及数据校准模块。Window操作系统是抢占式多任务系统，不是实时系统。因此，人们可以采用多线程并行处理技术实现多传感钢轨廓形的同步采集。结合数据采集单元要实现的功能，钢轨廓形检测软件可以分为主线程和数据采集线程设计[4-5]，其设计流程如图4所示。

图4 钢轨廓形检测程序的流程

3.1 传感器通信模块设计

Gocator传感器具有丰富的I/O接口，可与现有的控制系统直接通信。本系统采用TCP/IP协议以及Windows Socket技术开发实现对Gocator传感器数据传输和命令控制，TCP/IP协议是一种面向连接的传输层协议，它可以提供可靠性高的服务。

系统采用C/S（客户机/服务器）模式建立通信。上位机作为服务器用来响应并为客户提供固定的服务。各传感器作为客户机向服务器提出请求或要求某种服务。PC机初始化后，创建网络连接，查看网络是否正常，当网络处于正常工作状态时，通过调用函数socket建立套接字。一旦服务器和客户机连接建立，PC机就可以向釆集终端传感器发送指令，传感器接收到该指令后，通过网络传输给PC机，PC机读取并显示接收到的数据，查看数据是否接收完，若接收完，再次等待接收网络传输来的数据，如此循环地接收并显示数据。

3.2 数据预处理

数据预处理模块包括数据均匀采集、滤波等参数设置功能。

3.2.1 均匀采集

在激光三角测量的实际应用中，由于镜头视角原因，相机会产生梯形的视野范围。因此，激光点之间的距离在近距离处比在远距离处更近，相机直接采集的钢轨轮廓数据为不均匀分布，不均匀性会降低分辨率和精度[6]。本文通过插值重采样技术可获得均匀的钢轨轮廓。

3.2.2 滤波

在允许误差范围内，对数据点进行微调整，避免拟合曲线出现“粗糙毛刺”的不良效果，是获得到品质良好的轮廓线的前提。程序设计了中值滤波、抽取、插值等滤波功能，用于处理外界干扰噪声，输出平滑的钢轨廓形数据。

（1）中值滤波：基本原理是把数字序列中一点的值用该点邻域内数据点的中值代替。设一组数据y1，y2，…，yn，取窗口长度m（m为奇数），对此序列进行中值滤波，就是从输入序列中相继抽出m个数，再将这m个点按其数值大小排列，取其序号为正中间的作为输出。用数学公式表示为：

（2）插值：使用邻近的数据线性插值填充由遮挡引起的缺失数据，即在序列的相邻抽样点之间等间隔插入M-1个，将原始采样频率增加M倍。

其中，f为新采样频率，fs为原抽样频率。

（3）抽取：当信号数据量太大时，可以每间隔M-1个点抽取一个数据点，组成新的数据，以减少采集的数据点数量，原始采样频率也相应的减小M倍。

其中，f为新采样频率，fs为原抽样频率。

3.3 数据校准模块

本文借助一个平面度为00级的单孔圆盘标定块，保证两传感器都能看到标定块上的圆孔，通过校准尺面和孔的位置将传感器校准到同一个坐标空间下，实现多断面数据的拼接，如图5所示。

图5 单孔校准

4 实验结果及分析

整个实验平台由三部分组成：自制的钢轨检测小车、NI工控机、视觉模块。实验选用的Gocator 2340型号3D智能激光传感器，采用工业级设计，易于集成，内置多种工具，能够满足户外恶劣条件下的检测作业，最大扫描速率5000Hz，同时，单色激光亮度图像可以有效地检测缺陷，视野从47mm到1.26m，通过1Gb以太网接口通讯与数据处理计算机通信。

实验选用是60kg/m标准轨作为试验对象，用自制的轨检小车对钢轨选取20个不同位置的点进行全断面轮廓重复性检测。钢轨廓形检测系统的数据采集软件整体界面，如图6所示。左侧为两个传感器采集的原始数据与拼接后的钢轨廓形的显示单元。右侧包括传感器参数设置单元、传感器校准单元。

在实验过程中，软件运行稳定，可根据设置的参数实时采集数据。每采集一个数据，系统实时更新显示，采集的原始钢轨廓形和拼接后完整钢轨廓形分别如图7、图8所示。

图6 钢轨廓形检测系统

图7 传感器原始采集数据

图8 传感器拼接后的数据

实验选用的是未经使用过的60kg/m标准轨进行测量，因此其轮廓尺寸应与理论尺寸一致，但由于加工的过程中存在一定的误差，根据钢轨制造误差的规定，60轨轨头的高度允许±0.5mm的偏差。将拼接好的钢轨廓形与标准钢轨进行对比分析，将两个轮廓对齐，发现轨头顶部出现间隙，对间隙进行测量，发现其间隙尺寸比较稳定，为0.1～0.2mm，在允许偏差范围内，所以笔者认为其轮廓已经拼好。

5 结语

本文采用非接触式线结构光技术进行钢轨轮廓全断面检测，设计了一种基于机器视觉的钢轨廓形检测系统，通过硬件外触发和软件多线程并行处理实现了多传感器数据采集。该设计具有应用的便携性和测量的稳定性，因此具有较好的工程应用价值，可以为轨道几何参数测量奠定良好的基础。

[1]R Noll，M Krauhausen.Online Laser Measurement Technology for Rolled Products[J].Iron Making and Steelmaking，2008，35（3）：221-227.

[2]Chang Chongyi，Wang Chengguo，Jin Ying.Study on Numerical Method to Predict Wheel/Rail Profile Evolution Due to Wear[J].Wear，2010，269（3）：167-173.

[3]孟佳，高晓蓉.钢轨磨耗自动检测系统[J].中国铁路，2005，（7）：57-58.

[4]陈佳明.非接触式钢轨全轮廓磨耗测量系统设计[D].南昌：南昌大学，2015：5.

[5]高伟杰.基干机器视觉的钢轨轮廓检测系统的研究[D].北京：北京交通大学，2012：3.

[6]李冬.基于机器视觉的钢轨磨耗检测系统研究[D].南京：南京航空航天大学，2013：6.